基于CT影像组学的老年2型糖尿病患者椎体骨折预测模型：一项纵向研究

为解决2型糖尿病(T2DM)患者椎体骨折(VFs)的早期预测难题，研究人员通过1486例50岁以上患者的纵向队列研究，开发了基于计算机断层扫描(CT)的影像组学模型。结果显示：影像组学评分(Radscore)与VFs独立相关(aHR=12.04)，联合骨CT衰减值的模型预测效能更优(4年AUC达0.842)，为老年T2DM患者的骨折风险预警提供了创新性解决方案。

　　

骨折作为2型糖尿病(T2DM)的严重并发症，在老年患者中尤为棘手。这项开创性研究构建了基于计算机断层扫描(CT)的骨影像组学模型，通过对1486名50岁以上无椎体骨折(VFs)的T2DM患者进行长达5年(2019-2024)的追踪，发现135例新发VFs病例。

研究团队从CT影像中提取多维度的影像组学特征，生成的影像组学评分(Radscore)展现出惊人的预测能力——调整后风险比(aHR)高达12.04(95%CI:5.88-24.64)。模型预测效能随时间递增：2年、3年和4年的曲线下面积(AUC)分别为0.752、0.765和0.811。

更令人振奋的是，当Radscore与骨CT衰减值强强联合时，预测精度再创新高：4年AUC跃升至0.842(95%CI:0.757-0.927)，显著优于单一指标模型。校准曲线和决策曲线分析证实了该模型卓越的临床适用性。

这项研究首次证实，CT影像组学这把"数字显微镜"能精准解码骨骼微结构密码，为老年T2DM患者的椎体骨折风险预警开辟了新纪元。